علم البيانات وتعلم الآلة

نظرة عامة

بكالوريوس العلوم في علم البيانات وتعلم الآلة هو برنامج مبتكر ومتعدد التخصصات مصمم لتأهيل الطلاب للمجالات سريعة التطور في علم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يجمع هذا البرنامج بين التدريب العميق في الرياضيات والإحصاء وعلوم الحاسوب وخوارزميات التعلم الآلي المتخصصة لتزويد الطلاب بفهم شامل للمبادئ والممارسات الكامنة وراء تحليل مجموعات البيانات الكبيرة وتفسيرها وإدارتها.

يتعرض الطلاب على مدى البرنامج مع مجموعات البيانات والمشاريع الواقعية ويطورون مهاراتهم في المعالجة المسبقة للبيانات والتصور والاستدلال الإحصائي والنمذجة التنبؤية والتصميم الخوارزمي. لقد تم تصميم منهاج البرنامج لنقل الكفاءة التقنية في لغات البرمجة مثل Python وR وأدوات مثل Tensor Flow وPyTorch وكذلك لتعزيز التفكير النقدي وحل المشكلات والاعتبارات الأخلاقية في ممارسات علم البيانات. وعليه فإن خريجي هذا البرنامج يتم تاهيلهم بشكل جيد لمواجهة التحديات المعقدة التي تعتمد على البيانات والمساهمة في الابتكارات عبر مجموعة واسعة من الصناعات بما في ذلك التكنولوجيا والتمويل والرعاية الصحية وغيرها مما يضعهم في طليعة الاقتصاد الرقمي.

الأهداف

1. المعرفة الاساسية: تزويد الطلاب بأساس متين في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر، والتي تعتبر بالغة الأهمية لفهم وتطبيق علوم البيانات وتقنيات التعلم الآلي.
2. مهارات إدارة البيانات: تعليم الطلاب كيفية جمع مجموعات البيانات الكبيرة وترتيبها وإدارتها وتخزينها بشكل فعال، مما يضمن جودة البيانات وإمكانية الوصول إليها للتحليل.
3. اكساب الطلاب المهارات التحليلية: تطوير قدرة الطلاب على تحليل البيانات وتفسيرها، باستخدام الأساليب الإحصائية وتقنيات تصور البيانات لاستخلاص الأفكار وإرشاد عملية صنع القرار.
4. إتقان مفهوم واستخدام التعلم الآلي: تزويد الطلاب بفهم شامل لمختلف خوارزميات ونماذج التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز، إلى جانب المهارات اللازمة لتنفيذ هذه النماذج لحل مشكلات العالم الحقيقي.
5. اكساب الطلاب خبرة البرمجة: التأكد من أن الطلاب يتقنون لغات البرمجة شائعة الاستخدام في علوم البيانات والتعلم الآلي، مثل Python وR، بالإضافة إلى إلمامهم بالمكتبات والأطر ذات الصلة.
6. الوعي الأخلاقي والقانوني: غرس فهم الاعتبارات الأخلاقية والآثار القانونية المتعلقة بخصوصية البيانات وأمن البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي، وإعداد الطلاب للتعامل مع هذه التحديات في عملهم المهني.
7. مهارات حل المشكلات: تطوير قدرة الطلاب على تطبيق علوم البيانات وتقنيات التعلم الآلي لحل المشكلات المعقدة عبر مختلف المجالات، من الرعاية الصحية إلى التمويل إلى التكنولوجيا.
8. مهارات الاتصال: تعزيز قدرة الطلاب على إيصال نتائج البيانات المعقدة إلى الجمهور التقني وغير التقني بشكل فعال، من خلال تصورات واضحة وسرد مقنع.
9. القدرة البحثية: تعزيز مهارات البحث التي تمكن الطلاب من القيام بمشاريع مستقلة، والمساهمة في المعرفة الميدانية ومواكبة الاتجاهات والتقنيات الناشئة.